ראש החוג
ד"ר נעמה שוורץ
גב' אביב בנימין
04-6423562
שעות קבלת קהל א'-ד' 10:00-12:30 / מענה טלפוני א'-ד' 9:00-10:30
לימודי ההתמחות כבר במהלך התואר הראשון מאפשרים לבנות הכשרה מעשית וממוקדת, ולצייד את הסטודנטים ביכולת להשתלב בתעשייה מיד עם סיום הלימודים. כאמור, בתכנית מוצעות שתי ההתמחויות ועל כל סטודנט לבחור אחת מהן. הקבלה להתמחות אינה אוטומטית ותתבצע בהתאם לקריטריונים שיקבעו על ידי החוג.
ההתמחות במדעי הנתונים בתחום הרפואה עוסקת בפיתוח ויישום של שיטות סטטיסטיות מתקדמות וניתוח נתונים בתחומי הרפואה, הבריאות, הביולוגיה והסביבה. תחומים אלו חולקים מאפיינים ייחודיים של ניתוח מידע מורכב ורגיש.
המסלול מעניק הכשרה מעמיקה בשיטות הנדרשות לחוקרים ולאנשי מקצוע בבתי חולים, אוניברסיטאות, מכוני מחקר, תעשיית התרופות והמכשור הרפואי, וכן בגופים ציבוריים המפקחים על ניסויים קליניים. אחד התחומים המרכזיים הנלמדים במסלול הוא תכנון וניתוח ניסויים קליניים, המהווה אבן יסוד במחקר הרפואי המודרני ומשפיע ישירות על פיתוח תרופות, טיפולים והחלטות רגולטוריות.
בעשור האחרון התרחב משמעותית גם תחום ניתוח התיק הרפואי האלקטרוני (EHR) – מאגר מידע עשיר ומורכב המרכז את כלל נתוני המטופל, כולל בדיקות, טיפולים, דימות, תרופות והיסטוריה רפואית.
ניתוח מאגרים אלו דורש שילוב בין הבנה סטטיסטית וטכנולוגית לבין היכרות עם עולם הבריאות, ולכן דורש עבודת צוות מקצועית של מדעני נתונים, חוקרים ואנשי רפואה.
השיטות הנלמדות במסלול אינן מוגבלות רק לעולם הרפואה: הן רלוונטיות גם לתחומים כמו אקטואריה, סטטיסטיקה יישומית, מחקר חברתי־כלכלי ועוד. המסלול מכשיר בוגרים בעלי יכולת לנתח נתונים מורכבים, לבנות מודלים מתקדמים, ולהוביל מחקרים ופרויקטים מבוססי דאטה בעולמות הבריאות ובתחומים סמוכים.
*** ההתמחות תצויין על גבי נספח נלווה לתעודת הזכאות
ההתמחות בבינה מלאכותית מתמקדת בפיתוח, הבנה ויישום של אלגוריתמים ומודלים מתקדמים ללמידת מכונה ולמידה עמוקה, תוך דגש על פתרון בעיות מורכבות מעולמות התעשייה, המחקר והטכנולוגיה המתקדמת. המסלול עוסק בהפיכת נתונים גולמיים למודלים חכמים המסוגלים ללמוד, לפרש מידע, להסיק מסקנות ולקבל החלטות באופן אוטומטי.
במהלך הלימודים נחשפים הסטודנטים לתחומי ליבה מרכזיים בבינה מלאכותית, בהם למידת מכונה מפוקחת ובלתי־מפוקחת, למידה עמוקה, רשתות נוירונים, ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית (NLP), ניתוח סדרות זמן ומודלים גנרטיביים. הלימודים משלבים הבנה תאורטית של האלגוריתמים לצד יישום מעשי באמצעות שפות תכנות וכלים מודרניים הנמצאים בשימוש יומיומי בתעשייה.
המסלול מדגיש פיתוח חשיבה אלגוריתמית ויכולת תכנון מערכות חכמות מקצה לקצה: החל מהגדרת הבעיה, דרך עיבוד וטיוב הנתונים, בניית מודלים, אימון והערכה, ועד לפריסה של פתרונות בסביבות יישומיות. דגש מיוחד ניתן לשאלות של אמינות, הכללה, פרשנות מודלים ואתיקה בשימוש במערכות בינה מלאכותית.
בוגרי ההתמחות יוכלו להשתלב במגוון רחב של תפקידים מבוקשים, כגון מהנדסי למידת מכונה, חוקרי AI, מפתחי מערכות חכמות ואנשי דאטה מתקדמים, בחברות הייטק, סטארט־אפים, גופי מחקר וארגונים עתירי טכנולוגיה. בנוסף, הבסיס התאורטי והיישומי שנרכש מאפשר המשך ללימודים מתקדמים ולקריירה מחקרית בתחומי הבינה המלאכותית ומדעי המחשב.
*** ההתמחות תצויין על גבי נספח נלווה לתעודת הזכאות
מבוא להסתברות
אלגברה לינארית
חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי 1
ניהול וניתוח נתונים ב – SAS
מבוא לשפת Python
מבוא לסטטיסטיקה
חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי 2
תכנות מתקדם עם שפת Python
מתמטיקה דיסקרטית
מבני נתונים ואלגוריתמים
*למכללה שמורה הזכות לשנות את תכנית הלימודים, להוסיף או לגרוע קורסים. טל"ח.
מודלים סטטיסטיים א
אתיקת נתונים
מבוא ללמידת מכונה
הסקה סטטיסטית
למידה סטטיסטית
מודלים סטטיטיים ב
עיבוד וניתוח נתונים ב – R
מבוא ללמידה עמוקה
*למכללה שמורה הזכות לשנות את תכנית הלימודים, להוסיף או לגרוע קורסים. טל"ח.
בסיסי נתונים (SQL) וניהול נתונים
ניהול פרויקטים
פרוייקט בלמידה עמוקה*
מערכות הפעלה ומחשוב ענן*
מבוא לבינה מלאכותית*
שיטות מתקדמות בסטטיסטיקה**
מבוא לאפידמיולוגיה**
שיטות מחקר**
ניתוח נתוני Big-data
עיבוד שפה טבעית*
ראיה ממוחשבת*
אחזור מידע*
ניתוח שרידות**
תכנון ניסויים קליניים**
סקירת ספרות שיטתית ומטה אנליזה**
פרויקט גמר
פרוייקט התמחות למצטיינים
*חובה בהתמחות בינה מלאכותית
**חובה בהתמחות מדעי הנתונים ברפואה
***למכללה שמורה הזכות לשנות את תכנית הלימודים, להוסיף או לגרוע קורסים. טל"ח.
כיצד תכנית הלימודים מכשירה את הבוגרים לשוק העבודה?
תוכנית הלימודים משלבת חוויית למידה מעשית המדמה את סביבת העבודה של מדעני נתונים. במסגרת הקורסים המתקדמים, הסטודנטים עובדים על ניתוח נתונים אמיתיים, מציגים תובנות ופתרונות בכיתה, ולומדים כיצד ליישם מתודולוגיות מקצועיות בתנאי אמת. סטודנטים מצטיינים יוכלו להשתלב גם בהתמחות מקצועית במהלך השנה השלישית, ולצבור ניסיון כבר במהלך התואר.
בנוסף, התוכנית כוללת קורסים משלימים כגון ניהול פרויקטים ותכנון ניסויים קליניים, המעניקים לסטודנטים הבנה חיונית של תהליכי עבודה בעולם ההייטק, המחקר הרפואי וארגוני הדאטה.
שילוב זה של ידע תאורטי, תרגול מעשי והתנסות יישומית מכין את בוגרי החוג להשתלבות מוצלחת ומיידית במגזר העסקי, הפרטי והציבורי.
האם לסגל המרצים בחוג יש ניסיון בתעשייה?
סגל החוג מורכב ממומחים בעלי ניסיון מגוון ורב־שנים: חוקרים ואנשי אקדמיה, אנשי מקצוע מהתעשייה בתחומי ה – AI ומדעי הנתונים ברפואה, וכן מרצים בעלי תעודת הוראה וניסיון עשיר בהדרכה. שילוב זה מבטיח לסטודנטים לימוד מעמיק לצד חיבור ישיר לעולם המעשי.
אני רוצה לרכוש ידע משתי ההתמחויות בחוג – האם הדבר אפשרי?
במהלך התואר ניתנת לסטודנטים הזדמנות להיחשף גם למסלול שאינו מסלול ההתמחות שלהם: קורסי החובה של כל התמחות משמשים כקורסי בחירה בהתמחות השנייה. בדרך זו, כל סטודנט וסטודנטית זוכים להיכרות רחבה עם שני התחומים, לצד מומחיות מעמיקה באחד מהם.
בוגרי החוג ייהנו מיתרון משמעותי בשוק העבודה – הם מסיימים את התואר עם התמחות יישומית, ניסיון מעשי וידע עדכני, המאפשרים השתלבות מיידית בתפקידם שונים. במקביל, הבסיס האקדמי הרחב והחזק יאפשר למעוניינים בכך להמשיך לתארים מתקדמים בארץ ובעולם.
אנחנו חיים בעידן ה-Big Data, תקופה שבה כמות המידע שנאגרת בעולם מכפילה את עצמה בקצב הולך ומתגבר. אבל מידע ללא הקשר הוא רק ערמה של מספרים. כדי להפיק ממנו ערך, נולד אחד המקצועות המרתקים והמבוקשים ביותר בעולם המודרני – מדען הנתונים.
להמשך קריאה
